Ingeniero De Sistemas

Sesión 1
Introducción al Business Intelligence

Temas a tratar:
1. Conceptos básicos. 2. Arquitectura. 3. Soluciones en el mercado actual.

1. CONCEPTOS BÁSICOS. BI: Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios o BI (del inglés business intelligence) al conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis dedatos existentes en una organización o empresa. Veamos en un lenguaje mas simplificado, BI por sus siglas es la estrategia de analizar la información existen en la empresa para poder realizar una buena toma de decisiones o poder evaluar bien que resultados se están obteniendo del negocio. Lo que indica que las operaciones de negocio de una empresa, son directamente proporcionales a su modelo BI.Los objetivos de la inteligencia en el negocio son:      Establecer un ambiente único, empresarial, eficiente, flexible y confiable para la toma de decisiones. Integrar las diversas fuentes de información. Proveer rapidez, facilidad y flexibilidad de acceso a la información. Proveer un acceso intuitivo a la información, con una interfaz de usuario compuesta por gráficos e imágenes. Unificarlos conceptos de indicadores e información clave a través de toda la organización.

Pasos de la metodología: 1.- ETL (Extract, Transform and Load) Extraer, Transformar y Cargar, se debe seleccionar correctamente la información que se va analizar para poder transformarla en un Table Fact (Tabla de Hechos) que es la que posteriormente se empleara. 2.- Homogenizar bien la información, depurar bien laTabla de Hechos para que contenga lo necesario para poder cargarla en un Almacen de Datos (Datawarehouse). Implementación de esquemas:

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Copo de nieve: Se da cuando alguna de las dimensiones se implementa con más de una tabla de datos. La finalidad es normalizar las tablas y así reducir el espacio de almacenamiento al eliminar la redundancia de datos; pero tiene la contrapartida de generarpeores rendimientos al tener que crear más tablas de dimensiones y más relaciones entre las tablas (JOINS) lo que tiene un impacto directo sobre el rendimiento.

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Estrella: modelo de datos que tiene una tabla de hechos (o tabla fact) que contiene los datos para el análisis, rodeada de las tablas de dimensiones. Este aspecto, de tabla de hechos (o central) más grande rodeada de radios otablas más pequeñas es lo que asemeja a una estrella.

3.- Cargar la Información al Almacen de Datos

OLAP: Es una solución utilizada en el campo de la llamada Inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o Cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes Bases dedatos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares. En resumen es nuestro almacén de datos final donde tendremos toda la información a analizar y evaluar, para llegar a este punto debimos haber extraído, transformado, homogenizado, depurado y cargada la información.

DATA WAREHOUSE: Colección dedatos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se

utiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgacióneficiente de datos (especialmente OLAP, procesamiento analítico en línea). El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actual. Los almacenes de datos contienen a menudo grandes cantidades de información que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas dependiendo del subsistema de la entidad del que procedan o para el que sea necesario.

Cuando se tiene ya finalmente...